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1.Seaborn数据集中自带了car_crashes数据集，这是一个国外车祸的数据集，对这个数据集进行成对关系的探索。
并用Seaborn画二元变量(x="total,y="speeding")分布图
如果想要画散点图，核密度图，Hexbin图该怎样写.
2.探索更多seaborn-data 的数据展示
3.你有应用的场景嘛？举个栗子
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# 二元变量分布图
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
car_crashes = sns.load_dataset('car_crashes')
sns.jointplot(x='x',y='y',data=tips,kind='scatter')
sns.jointplot(x='x',y='y',data=tips,kind='kde')
sns.jointplot(x='x',y='y',data=tips,kind='hex')
plt.show()

# 2 探索更多seaborn-data 的数据展示
# 查看数据集种类
print(sns.get_dataset_names())
# ['anagrams', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes',
# 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'gammas', 'geyser',
# 'iris', 'mpg', 'penguins', 'planets', 'tips', 'titanic']

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset('tips',data_home='seaborn-data',cache=True)
# 散点图
ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)
plt.show()

# 条形图
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()

# 线形图
fmri = sns.load_dataset("fmri",data_home='seaborn-data',cache=True)
ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)
plt.show()

# 计算条形图
titanic = sns.load_dataset("titanic",data_home='seaborn-data',cache=True)
ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)
plt.show()

# 散点及回归图
tips = sns.load_dataset("tips",data_home='seaborn-data',cache=True)
ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()

# 3...暂无